基于运动矢量的滴虫检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于运动矢量的滴虫检测方法。该检测方法包括：采集滴虫标本，用专业CCD相机连续采集高倍镜下的检测样本图片,由电脑自动分析获取用于运动滴虫检测的系列测试用图，作为训练的样本图像；然后对获取系列图片进行背景模型与帧差法相结合来获取滴虫目标；最后根据滴虫的图像特征提取进行检测。本发明专利技术通过基于运动矢量的滴虫检测方法，实现了检测的自动化和智能化，可以保证大量样本检测时检测效果的稳定性提高检测效率和准确率，具有很强的实用性和应用价值。

Detection method of Trichomonas based on motion vector

The present invention relates to a method of detection of Trichomonas based on motion vector. The detecting method comprises: collecting trichomonad specimens, collected continuously at high magnification, the detection of sample images with professional CCD camera, automatic analysis by computer to access map with a series of test motion detection of Trichomonas, as samples of training images; and the series of picture background model combined with frame difference method to obtain the trichomonad target; finally, according to the characteristics of the image detection of trichomonas. The invention realizes the automation and intellectualization of the detection through the detection method of Trichomonas based on the motion vector, and ensures the stability of the detection effect when a large number of samples are detected, improves the detection efficiency and accuracy rate, and has strong practicability and application value.

【技术实现步骤摘要】
基于运动矢量的滴虫检测方法
本专利技术涉及图像处理领域，涉及的是一种基于运动矢量的滴虫检测方法。技术背景滴虫检测就是根据滴虫的特征信息利用图像识别原理及相关技术进行识别检测的过程。滴虫是一种极微小有鞭毛的原虫生物，用肉眼无法看到，须在显微镜下观察。阴道滴虫长期存在阴道内会损伤子宫颈，导致子宫颈反复发炎症状。滴虫性阴道炎是一种比较常见的妇科炎症，滴虫性阴道炎严重的威胁着女性的健康。当前检测滴虫的方法主要有染色法，培养法，免疫学方法等。上述方法都是由人工通过医学检测进行的，没有通过智能化处理，实现高效准确的检测，在现有的检测技术中，工作效率底下，准确率不高，对医学上进一步诊断存在较大的影响。而针对运动目标的检测目前主要有帧差法，背景减除法，光流法等。针对滴虫样本图像序列单独应用帧差发，滴虫目标区域周围存在较多干扰，该方法对于干扰物敏感，鲁棒性较低，目标检测不准确。因此，针对上述缺陷，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于运动矢量的滴虫检测方法，旨在通过智能化处理通过由专业CCD相机连续采集高倍镜下检测样本图片，应用背景模型与帧差法相结合提取滴虫目标，由电脑自动分析图片序列检测出滴虫。实现了检测的自动化和智能化，有效保证检测准确率、效率以及检测的稳定性。本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下：一种基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，包括：步骤A，由专业CCD相机连续采集高倍镜下检测样本图片，由电脑自动分析获取用于运动滴虫检测的系列测试用图，作为训练的样本图像；步骤B，对获取系列图片进行背景模型与帧差处理来获取滴虫目标；步骤C，根据滴虫的图像特征提取进行检测。所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，滴虫是一种原虫生物，其外形为类圆形，外形轮廓较为平滑；其在样本中为活体，会自主运动，会有位置的变化。想要获取滴虫在图像中的图像特征采用CCD相机采图必须是滴虫在同一背景下的连续的图像序列。所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，滴虫最大的特征为其运动特征，针对滴虫样本图像序列单独应用帧差法，滴虫目标区域周围存在较多干扰，该方法对于干扰物敏感，鲁棒性较低。而对样本图像进行分析，除滴虫和小杂质存在移动，其他物质位置固定，液体的灰度稳定，可以建立有效的背景模型。所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中,目标滴虫的获取是采用背景模型建立与帧差法相结合的方法，具体步骤包括：B1)建立背景模型，应用根据需要连续采集的几帧原图像进行特定的融合处理，得到背景图像；B2)由原图减除背景，得到前景图像F；B3)相邻原图进行帧差，得到帧差图像diff2；B4)将前景图与帧差图结合，得到新的目标图像M。所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中,建立背景模型具体步骤包括：B5)初始化背景图像Backing；以第一帧图像作为背景的初始化图像，初始化公式如下:Backimg(x，y)＝O0(x，y)B6)相邻原图进行帧差处理，得到帧差图；计算相邻帧图像的帧差图，相邻帧同一点处图像灰度变化范围超过指定大小T，则帧差图中该点灰度为255,反之则为0，由此得到二值化帧差图diff，计算公式如下；B7)根据帧差图信息建立背景图像；背景图像中每一点的灰度由各帧原图叠加而得到，对于背景图上任意一点，若第i副帧差图上该点为黑，则第i副原图的该点参与叠加，对参与叠加的所有点和初始化背景图该点求其灰度均值，即得到背景图中该点的灰度。计算公式如下：m为满足diffi(x，y)＝0的个数所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，步骤B2具体包括：前景根据其灰度是否高于背景图像灰度分为两类：一类为高亮度前景，即前景灰度高于背景图像，该类计算公式如下：一类为低亮度前景，即前景的灰度低于背景图像，该类计算公式如下：所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，步骤B3具体包括：根据前后两帧图中，灰度的变化情况将帧差图分也为两类：第一类为高亮度目标帧差图像，即目标区在相邻两帧图像中由暗变亮，该类的计算公式如下：在第二类为低亮度目标帧差图像，其与第一类相反，即目标区在相邻两帧图像中由亮变暗，该类的计算公式如下：所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，步骤B4具体包括：进行结合运算时，前景图与目标帧差图根据其亮度高低进行结合运算。即第一类前景图与第一类帧差图进行运算，即第二类前景图与第二类帧差图进行运算。其运算规则如下：Mi(x，y)＝Fi(x，y)&diff2i(x，y)1≤；≤n所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，对于滴虫的检测由于液体存在扰动，除目标滴虫会移动外，其他体积较小的杂质等也会产生移动，为去除杂质的影响，需要对目标图进行图形学开闭运算后，根据各个独立区域的的面积进行选取，去除噪点和杂质。所述基于运动矢量的滴虫检测方法，其中，对于滴虫的识别检测，必须根据滴虫特有的特征来识别，所以先要分析获得滴虫的特征，具体为滴虫外形类圆、轮廓平滑；运动中滴虫的运动幅度比其他物质的移动幅度大，滴虫外形比其他杂质平滑；物体的移动除存在水平运动，还存在上下运动，而上下移动的物质其灰度会有较大的亮暗变化；液体在图像中的灰度稳定。根据滴虫的这些特征对滴虫进行识别检测，然后统计滴虫目标数目，以及目标所在的图像帧数和图像坐标。本专利技术的检测方法简便、快捷，应用智能化与自动化处理方式，运用图像处理技术，十分有效地提高了滴虫的检测速度与效率以及准确率，避免了传统检测速度慢效率低的弊端，可以为进一步的医学诊断提供依据。应用本专利技术的检测方法可以有效检测出运动的滴虫目标，可以保证大量样本检测时检测效果的稳定性以及其检测效率，具有很强的实用性和应用价值。附图说明图1是本专利技术基于运动矢量的滴虫检验方法的较佳实施例的流程图。图2是一种滴虫的图片。图3-7为连续图片序列,图中白色圆内为找到的滴虫目标物。图8为应用本文方法，随机选取序列图片进行检测，统计结果。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用以限定本专利技术。请参阅图1，图1是本专利技术基于运动矢量的滴虫检测方法较佳实施例的流程图。如图1所示，本专利技术实施例提供一种基于运动矢量的滴虫检测方法，包括以下步骤：S100，由专业CCD相机连续采集高倍镜下检测样本图片，由电脑自动分析获取用于运动滴虫检测的系列测试用图，作为训练的样本图像；如图2所示滴虫是一种原虫生物，其外形为类圆形，外形轮廓较为平滑，其在样本中为活体，会自主运动，会有位置的变化。如图3-7为连续图像序列，想要获取滴虫在图像中的图像特征采用CCD相机采图必须是滴虫在同一背景下的连续的图像序列。本专利技术进行滴虫检测的目的就是把图2中的滴虫进行识别检测，从而与其他细胞杂质分开，为医学诊断提供依据。S200，对获取系列图片进行背景模型与帧差处理来获取滴虫目标；本专利技术中，滴虫最大的特征为其运动特征，针对滴虫样本图像序列单独应用帧差法，滴虫目标区域周围存在较多干扰，该方法对于干扰物敏感，鲁棒性较低。而对样本图像进行分析，除滴虫和小杂质存在移动，其他物质位置固定，液体的灰度稳定，可以建立有效的背景模型，所以目标滴虫的获取是采用背景模型建立与帧差本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于运动矢量的滴虫检测方法，其特征在于，包括：步骤A，采集滴虫标本，用专业CCD相机连续采集高倍镜下的检测样本图片；步骤B，对获取系列图片进行背景模型与帧差法处理来获取滴虫目标；步骤C，根据滴虫的图像特征提取进行检测，实现对所述目标图像的检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于运动矢量的滴虫检测方法，其特征在于，包括：步骤A，采集滴虫标本，用专业CCD相机连续采集高倍镜下的检测样本图片；步骤B，对获取系列图片进行背景模型与帧差法处理来获取滴虫目标；步骤C，根据滴虫的图像特征提取进行检测，实现对所述目标图像的检测。2.根据权利要求1所述的基于运动矢量的滴虫的检测方法，其特征在于，对样本图像进行分析，所述样本图像除滴虫和小杂质存在移动，其它物质位置固定，液体的灰度稳定，建立有效的背景模型。3.根据权利要求2所述的基于运动矢量的滴虫的检测方法，其特征在于，针对滴虫目标物上下运动时有较大亮度变化这一特征，将目标物分为亮和暗两类进行检测。4.根据权利要求1所述的基于运动矢量的滴虫的检测方法，其特征在于，对于目标图进行图形学开闭运算后，根据各个独立区域的的面积进行选取，去除噪点和杂质。5.根据权利要求1所述的基于运动矢量的滴虫的检测方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：B1)建立背景模型；B2)由原图减除背景，得到前景图像；B3)相邻原图进行帧差，得到帧差图像；B4)将前景图与帧差图结合，得到新的目标图像。6.根据权利要求4所述的基于运动矢量的滴虫的检测方法，其特征在于，所述步骤B1具体包括：B5)初始化背景图像，初始化公式如下：Backimg(x，y)＝Oo(x，y)B6)相邻原图进行帧差处理，得到帧差图；计算相邻帧图像的帧差图，相邻帧同一点处图像灰度变化范围超过指...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁光明，刘济群，于月娜，
申请(专利权)人：湖南友哲科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43